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kohya-ss/sd-scripts 图像生成与训练脚本完全指南

【免费下载链接】sd-scripts项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sd/sd-scripts

项目概述

kohya-ss/sd-scripts 是一个功能强大的 Stable Diffusion 图像生成与训练工具集，提供了从基础图像生成到高级模型训练的全套解决方案。该项目基于 Diffusers 库构建，支持多种 Stable Diffusion 模型和扩展功能。

核心功能模块

图像生成模块

项目提供了多个图像生成脚本，满足不同需求：

gen_img_diffusers.py- 基于 Diffusers 的主要图像生成脚本，支持文本到图像、图像到图像、局部修复等多种模式。

sdxl_gen_img.py- 专为 SDXL 模型设计的图像生成工具，优化了大型模型的生成效率。

gen_img.py- 传统的图像生成脚本，兼容早期版本。

训练模块

DreamBooth 训练：

• train_db.py - 完整的 DreamBooth 训练实现
• 支持 U-Net 和 Text Encoder 的训练

LoRA 训练：

• train_network.py - 标准的 LoRA 网络训练
• sdxl_train_network.py - SDXL 专用的 LoRA 训练

Textual Inversion 训练：

• train_textual_inversion.py - 基础文本反转训练
• train_textual_inversion_XTI.py - 扩展的文本反转训练

主要脚本详解

图像生成脚本

gen_img_diffusers.py 是该项目的核心图像生成工具，具有以下特点：

• 支持无令牌长度限制的文本到图像生成
• 解析提示词中的权重设置
• 兼容 Stable Diffusion 1.x 和 2.x 系列
• 支持 LoRA 模型和 ControlNet v1.0
• 可加载自定义 VAE 模型
• 支持 Textual Inversion 嵌入

基础使用示例

python gen_img_diffusers.py --ckpt model.ckpt --outdir outputs --xformers --fp16

高级功能

ControlNet 支持：

• 通过 control_net_lllite.py 和 control_net_lllite_for_train.py 实现
• 支持多种预处理方法
• 可同时使用多个 ControlNet 模型

LoRA 应用：

• 支持多 LoRA 同时使用
• 可调整各个 LoRA 的权重
• 区域特定的 LoRA 应用

模型管理工具

模型转换

convert_diffusers20_original_sd.py 提供了模型格式转换功能：

• Diffusers 格式与原始 Stable Diffusion 格式互转
• 支持 safetensors 格式

模型合并

merge_models.py 支持将多个模型合并：

• 权重平均合并
• 支持不同模型的融合

LoRA 管理

extract_lora_from_models.py 可从现有模型中提取 LoRA 权重

merge_lora.py 和 sdxl_merge_lora.py 提供了 LoRA 模型的合并功能

实用工具集

图像处理工具

resize_images_to_resolution.py 提供图像尺寸调整功能：

• 批量调整图像分辨率
• 支持多种插值方法

标签生成

tag_images_by_wd14_tagger.py 使用 WD14 标签器为图像生成标签

数据集准备

prepare_buckets_latents.py 为训练准备数据集

安装与配置

环境要求

• Python 3.10.6
• Git
• PyTorch 2.1.2（推荐）

依赖安装

pip install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install --upgrade -r requirements.txt pip install xformers==0.0.23.post1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

性能优化

内存管理

• 启用 xformers 减少显存占用
• 使用半精度计算（fp16/bf16）
• 调整批量大小平衡速度与质量

生成质量提升

• 合理设置采样步数（推荐28-50步）
• 使用高清修复功能获得更佳效果
• 尝试不同引导尺度找到最佳平衡点

文档资源

项目提供了详细的使用文档：

• 训练指南：docs/train_README-zh.md
• 数据集配置：docs/config_README-en.md
• DreamBooth 训练指南：docs/train_db_README-zh.md
• LoRA 训练文档：docs/train_network_README-zh.md

总结

kohya-ss/sd-scripts 为 AI 图像创作提供了从基础生成到专业训练的完整工具链。通过掌握这些工具的使用方法，用户可以根据自己的需求进行各种定制化的图像生成和模型训练。

【免费下载链接】sd-scripts项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sd/sd-scripts